Hibernate 二级缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存和数据库中都没有该数据，导致每次请求都要去数据库查询，从而给数据库带来压力。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：
- 布隆过滤器（Bloom Filter）：
使用布隆过滤器来判断某个不存在的数据是否在缓存中。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组表示集合，并允许存在一定的误识别率。当布隆过滤器判断某个数据不存在时，可以直接返回缓存未命中的结果，避免无效的数据库查询。
- 缓存空对象：
对于查询结果为空的情况，可以在缓存中设置一个特殊的空值或空对象。当再次查询该数据时，首先检查缓存中是否有空值或空对象，如果有，则直接返回空结果，避免无效的数据库查询。需要注意的是，这种方法可能会导致缓存中存在大量无效的空值或空对象，需要定期清理。
- 查询缓存预热：
在系统启动或低峰时段，预先将常用的热点数据加载到缓存中，这样即使发生缓存穿透，也能直接从缓存中获取到数据，避免对数据库的查询。需要注意的是，这种方法需要提前预测热点数据，并占用一定的缓存空间。
- 使用慢查询日志：
开启 Hibernate 的慢查询日志功能，记录执行时间超过阈值的 SQL 语句。通过分析慢查询日志，可以发现并优化性能瓶颈，减少不必要的数据库查询。
- 限制访问频率：
对于频繁访问的数据，可以设置访问频率限制，超过限制的请求将被暂时拒绝或进入队列等待。这样可以避免恶意攻击或流量突增导致的缓存穿透问题。
- 使用更高级的缓存策略：
根据业务需求选择更高级的缓存策略，如 LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等。这些策略可以根据数据的访问频率和时间来自动调整缓存淘汰和替换的策略，提高缓存的命中率。
综上所述，解决 Hibernate 二级缓存穿透的方法有多种，可以根据具体业务场景和需求选择合适的方法进行优化。